什麼時候才值得投入時間精力去做副業專案？

我最近的心態和以前不一樣了。

多年來，我和許多開發者一樣，都陷入了這樣的陷阱：啟動的專案技術上令人印象深刻，但實際上卻耗費了我大量精力。我現在已經沒有時間和精力投入持續開發最終可能有用的東西了。我的日常工作佔據了我太多的精力，而且我對那種「快速而粗糙」的MVP（最小可行產品）文化也產生了懷疑，這種文化最終會導致專案被棄置。

最近，我開始用一套新的標準來篩選我的想法。我想開發一些發布成本低廉或免費的產品，避免機器人流量吞噬我的錢包，而且——最重要的是——能夠立即投入使用。

考慮到這一點，我上週末投入到一個專案中： Choosy Golf 。

（ choosy.golf我喜歡這個網域。一個好的網域就成功了一半😄）

問題：愛好這個“移動目標”

幾年前我開始打高爾夫。這真是個很棒的嗜好，因為它能讓你親身感受草地，暫時忘卻程式碼的煩惱。自然而然地，我開始研究擊球監視器——這種設備可以追蹤你的擊球軌跡，讓你可以在車庫裡練習，或是連接到遊戲電腦上的模擬器。

問題在於？購物過程簡直是一場惡夢。

發射監測器種類繁多，差異巨大。既有售價約 400 美元、性能出乎意料不錯的選擇（例如 Garmin R10），也有售價超過 2 萬美元的企業級設備。有些使用雷達，有些使用高速攝影機。有些需要訂閱才能解鎖基本資料，有些則是一次性購買。究竟需要多好的設備，這個問題本身就難以捉摸，可能會讓你感到困惑。

沒有一個乾淨整潔的地方可以對所有這些選項進行全面比較。

我決定搭建一個比價網站。這個專案符合我新的「提交」標準，原因有三：

它解決了資訊混亂的問題。雖然發射監測器的數量不算多，但數量之多足以造成資料過載。我得以收集到詳盡的訊息，使這個網站對其他和我情況類似的人也能立即派上用場。
零開銷。這是一個 React/Vite 專案，靜態網站，我可以免費或低價託管。即使明天有一千個機器人存取，我也不用擔心伺服器費用飆升。
現代建構流程。我不想花幾週時間搭建樣板程式碼。我根據Google AI Studio中的一個提示建置了初始版本，然後下載專案，並結合手動編碼和 AI 輔助對其進行了完善。

當我說「解決問題」時，我認為這個標準很高。如果人們不需要這個專案，因為他們可以透過搜尋或人工智慧找到答案，那另當別論。然而，就需要準確交叉比對的資訊而言，我發現僅靠這一點是遠遠不夠的。

我也利用人工智慧來輔助研究這些監控設備。我發現，要獲得一份準確的清單，人工研究和人工智慧的結合是必不可少的——高爾夫科技領域幾乎沒有統一的標準，所以需要人眼來驗證各種資料，但人工智慧的深度研究有助於梳理這些混亂的資訊。

我還參與了一個名為PiTrac的開源專案。它是一個 DIY 發射監測器，需要你自己組裝。它非常酷。它是開源的，執行在你可以觸摸的硬體上，而且社區非常出色。但我還沒有承諾自己維護它。我仍然很想有一天能組裝並維護一個這樣的系統，但就本文的主題而言，我目前還無法做出這樣的承諾。